Allogeneic hematopoietic cell transplantation for adults with acute myeloid leukemia: myths, controversies, and unknowns
Notice bibliographique
Résumé
Progress in the last decade has improved the understanding of leukemia biology. Molecular markers in combinations with cytogenetics have improved the risk stratification of acute myeloid leukemia (AML) and informed decision-making. In parallel, several important advances in the transplant field, such as better supportive care, improved transplant technology, increased availability of alternative donors, and reduced-intensity conditioning have improved the safety as well as access of allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) for a larger number of patients. In this review, the positioning of HCT in the management of patients with AML is evaluated in view of changing risk/benefit ratios associated with both conventional treatments and transplantation, and some of the controversies are addressed in light of emerging data. Increasing data demonstrate outcomes of alternative donor transplantation approaching HLA-identical sibling donors in high-risk AML supporting the inclusion of alternative donors in trials of prospective studies evaluating post remission strategies for high-risk AML. The use of reduced-intensity conditioning has expanded the eligibility of HCT to older patients with AML, and outcome data are encouraging. Continued study of HCT versus alternative therapies is required to optimize patients' outcomes in AML.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».